特斯拉 2023 年年度股东大会上发布了 Optimus 人形机器人最新演示视频，马斯克表示，特斯拉的长期价值可能来自于 Optimus 人形机器人，如果人形机器人和人的比例是2:1 左右，那么人们对机器人的需求量可能是 100 亿乃至 200 亿个，远超电动车的数量。

以 ChatPGT 为代表的大模型正在引领新一轮人工智能浪潮，特斯拉的 Optimus 人形机器人显示了其相关技术正在快速发展，有望推动行业技术进步、产业降本，加速人形机器人商用化场景落地。根据麦肯锡报告，到2030年，全球约有4亿个工作岗位将被自动化机器人取代，按20%渗透率和15-20万人形机器人单价来测算，全球人形机器人市场空间可达到12—16万亿元。中性预测下，2030年全球人形机器人市场规模855亿元，2021-2030年市场规模CAGR可达到71%。

人形机器人爆发将至

形机器人（又叫仿人机器人）是一种利用机器人技术和人工智能制造的具有类似人体结构和行为的机器人。这些机器人通常被设计为能够与人类进行交互，并在人类生产和生活中扮演着重要角色。随着机器人技术和人工智能的迅猛发展，人形机器人正在从科幻电影中的科幻元素逐渐变为现实。

马斯克曾经说:“特斯拉倾向于为危险、无聊、重复和人们不愿意做的事情制造一个机器人”。马斯克为人形机器人设想了多种应用情形，称特斯拉人形机器人更像是一个伙伴机器人，其价格可能会“低于一辆汽车”。特斯拉在2022年人工智能日上发布人形机器人原型-擎天柱Optimus。在2023年特斯拉股东大会上，Optimus再秀新技能，它能够基于AI模仿人类动作，完成抓取物体、物品分类的复杂任务。据预测在2025年左右，Optimus的实用性会快速增长，实际应用将成为现实。

2023年ITF世界大会上，英伟达创始人CEO黄仁勋表示：“人工智能和加速计算正在共同改变技术行业。下一波人工智能浪潮将是一种被称为具身智能的新型人工智能，即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。”具身智能机器人有望成为人工智能（AI）的最终载体，它能够像人一样在环境中交互感知，自主规划、决策、行动并完成相应任务，技术原理包括感知层、认知层、执行层三大层面。也就是说具身智能机器人就是具有高级感知层和认知层的智能机器人，特斯拉人形机器人是具身智能机器人的一种形式。

人形机器人的相关产业链

人形机器人的产业链主要包括上游、中游、下游产业链。上游产业链主要是零部件供应商，细分领域包括控制系统、伺服系统、减速器、机器视觉、激光雷达和人工智能等领域。中游产业链主要是机器人本体供应商和重要分支集成供应商，目前应用规模较大。下游产业链主要是工业应用与服务应用。

控制系统是机器人的大脑，主要用来接收来自传感器的检测信号，根据操作任务的要求，发布指令控制机器人的运动、姿态和操作动作等。控制系统是机器人的神经系统。目前人形机器人生产规模较小，进入量产后，各家控制器采用自产或外购模式尚不明朗。控制系统主要参与者包括两类：一类是主流的大型机器人厂商，自主研发控制器和控制算法，包括ABB、KUKA、发那科、国内的埃斯顿等。另一类则是专业的控制系统厂商，单独售卖控制器，提供可扩展和二次开发的硬件和软件平台，包括KEBA、贝加莱、倍福。

伺服系统是能精确控制执行机构的自动控制系统，主要由伺服驱动器、伺服电机和编码器组成，伺服驱动器接受上层控制器（上位机）指令，控制伺服电机进行相应转动。伺服系统约占机器人成本的25%。根据相关统计数据，伺服系统国产化率从2017年的27.6%提升至2021年的43.4%，国产伺服系统逐步替代安川、三菱等日韩企业的份额。汇川技术是中国伺服系统的龙头企业，市场份额居于国内企业领先地位。

减速器是工业机器人结构件中最为核心的部件，行业壁垒较高，是影响机器人利润的核心因素。减速器行业成长潜力巨大，目前应用于机器人领域的减速器主要有两种：RV减速器和谐波减速器。减速器占机器人总成本的35%左右。目前从市场格局来看，全球机器人精密减速器市场一直呈现龙头集中状态，且几乎被日本的两家公司所垄断，它们分别是纳博特斯克和哈默纳。日本纳博特斯克是生产RV减速器的世界巨头，约占60%的全球减速器市场份额。哈默纳科是日本著名的精密减速器生产商，成立于1970年，是谐波减速器领域的龙头，约占全球精密减速器市场15%的份额，2011年进入中国市场。

人形机器人需要具备对外界环境的识别能力，实现导航、避障、交互等功能，需要使用传感器识别物体、测距等。机器视觉是AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。应用机器视觉的目的是为机器人装入“眼睛”，从而使得机器人能够获得外在环境和物体的光学感知信息。机器视觉的诸多应用场景和功能，均可概括为四种基本功能——识别、测量、定位和检测。特斯拉机器人延续了机器视觉中的纯视觉解决方案。

人形机器人的决策、学习以及与人类进行自主交互必然离不开人工智能。人工智能处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于GPU和CPU拥有成倍的性能提升，以及极低的耗电水平。可以预见，特斯拉的人形机器人无论是在感知还是在认知决策的过程中，均需要用到人工智能算法的辅助。人工智能的本质是数据的海量运算。AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于GPU和CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。具备自研AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑，代表厂商包括寒武纪、商汤科技、海光信息等。

人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备AI算法落地的厂商具有比较优势。代表厂商包括科大讯飞、海康威视、虹软科技、云从科技等。随着所处理的数据指数级的增长，特斯拉由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，也研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片。此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算。因此，人工智能芯片将发挥大量作用。

智能化是机器人未来发展的重要方向之一，因此未来机器人的核心在于感知层（包括各种传感器）和认知层（AI的核心，包括算法和模型等），高性能计算加速了人工智能的应用。人形机器人方兴未艾，随着人工智能技术与机器人技术的深度融合，它将在以后的各个领域中，如家庭服务、医疗、军用等生产生活领域，发挥越来越重要的作用。

文章来源： 夜阑析市，乐晴行业观察，乐晴智库精选